電梯交通流量估算 一、甲級(jí)辦公樓電梯的配置要求： 1、每臺(tái)電梯（1000kg/臺(tái)）的服務(wù)辦公面積不超過(guò)5000m2。 2、平均候梯時(shí)間不超過(guò)40s。 3、電梯的5min運(yùn)載能力在11%~15%之間。 二、本工程甲辦公樓電梯的配置估算： 1、計(jì)算建筑物的總?cè)藬?shù):（辦公樓：8-12平方米/人） 本工程辦公樓層總?cè)藬?shù)： 低區(qū)（4f~21f）：1500x75%x18/10=2025 高區(qū)（22f-38f）：1500x75%x17/10=1912 2、每臺(tái)電梯預(yù)計(jì)停站數(shù)f： 方案一：低區(qū)：1f、4f~21f；高區(qū)：1f、22f~38f； 方案二：低區(qū)：b3~21f；高區(qū)：b3~3f、22f~38f； 3、確定電梯總行程h： 方案一：低區(qū)h1=83.4m，高區(qū)h2=152.8m 方案二：低區(qū)h1=95.9m，高區(qū)h2=165.3m 4、確

鄭州市為了完善基礎(chǔ)設(shè)施整體的服務(wù)功能,建造了第一條軌道交通線.該線路全程長(zhǎng)達(dá)41.4公里,為緩解該城市的交通壓力做出了巨大的貢獻(xiàn).這條軌道線的所有站點(diǎn)分布多,整項(xiàng)工程的投資數(shù)額巨大,需要對(duì)未來(lái)不同站點(diǎn)客流量的多少做出必要地分析,以確保后期工程的運(yùn)營(yíng)成本能夠控制在一定的范圍內(nèi).做好客流時(shí)間序列分析與預(yù)測(cè)的相關(guān)工作,需要明確具體的研究?jī)?nèi)容,保證最終結(jié)果的科學(xué)準(zhǔn)確性.

對(duì)2014年鄭州市軌道交通1號(hào)線的日客流量和周客流量分別進(jìn)行了時(shí)間序列分析,同時(shí),對(duì)天氣和氣溫變化對(duì)客流量的影響進(jìn)行了顯著性分析,進(jìn)一步,采用自回歸求和移動(dòng)平均模型（arima）對(duì)日客流量和周客流量進(jìn)行了預(yù)測(cè).計(jì)算結(jié)果表明,天氣和氣溫變化對(duì)客流量沒(méi)有顯著性影響,預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際客流基本一致.

對(duì)2014年鄭州市軌道交通1號(hào)線的日客流量和周客流量分別進(jìn)行了時(shí)間序列分析,同時(shí),對(duì)天氣和氣溫變化對(duì)客流量的影響進(jìn)行了顯著性分析,進(jìn)一步,采用自回歸求和移動(dòng)平均模型（arima）對(duì)日客流量和周客流量進(jìn)行了預(yù)測(cè).計(jì)算結(jié)果表明,天氣和氣溫變化對(duì)客流量沒(méi)有顯著性影響,預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際客流基本一致.

隨著全球金融危機(jī)、生態(tài)環(huán)境惡化與能源資源枯竭等問(wèn)題的加劇,大力研究和利用電動(dòng)汽車(chē)相關(guān)技術(shù)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展已成為世界汽車(chē)工業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的一個(gè)新焦點(diǎn)。本文首先利用時(shí)間序列預(yù)測(cè)美國(guó)未來(lái)gdp增長(zhǎng)率變化,在此基礎(chǔ)上用彈性系數(shù)預(yù)測(cè)法對(duì)特斯拉未來(lái)銷(xiāo)量進(jìn)行預(yù)測(cè),得知在本世紀(jì)中葉特斯拉銷(xiāo)量占汽車(chē)總銷(xiāo)量的95%以上。接著用指數(shù)平滑法來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)充電站需求。其次分析了美國(guó)完全電動(dòng)化所需充電站的數(shù)量以及在農(nóng)村、郊區(qū)和城市間的分配,進(jìn)一步得知美國(guó)現(xiàn)有充電站數(shù)量分配基本合理,但達(dá)到需求值還需要較長(zhǎng)時(shí)間的發(fā)展。

對(duì)各種城市軌道交通客流預(yù)測(cè)方法進(jìn)行分析和比較,指出進(jìn)行短期城軌客流預(yù)測(cè)的必要性。支持向量回歸方法作為以結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原理為理論基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)算法,可應(yīng)用于軌道交通客流量預(yù)測(cè)。構(gòu)建了城市軌道交通客流的預(yù)測(cè)模型,與bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法進(jìn)行了比照試驗(yàn)。

（交通運(yùn)輸）電梯交通流量 分析的計(jì)算步驟 （交通運(yùn)輸）電梯交通流量 分析的計(jì)算步驟 電梯交通流量分析的計(jì)算步驟 第壹步，估算建筑物的總?cè)藬?shù) 辦公樓：8-12平方米/人；住宅樓：3.5人/戶(hù)；醫(yī)院住院大樓：3人/床；賓館： 1人/床（高檔賓館0.8人/床）；學(xué)校：0.8-1.2平方米/人。 第二步，確定電梯的數(shù)量 住宅樓：50戶(hù)/臺(tái)；出租辦公樓：2800-3400平方米/臺(tái)；x公司專(zhuān)用樓：2000-2600 平方米/臺(tái)；賓館：100個(gè)房間/臺(tái)。 第三步，確定電梯的服務(wù)方式 電梯的操縱控制方式有集選控制，且聯(lián)控制，群控。目前，單梯壹般采用微機(jī)集 選控制，2-3臺(tái)電梯采用且聯(lián)，更多電梯時(shí)采用群控。 在電梯的操縱控制方面，壹些標(biāo)準(zhǔn)的或可選的功能配置在特定的場(chǎng)合下有利用于 提高電梯的輸效率。電梯在線有專(zhuān)文介紹電梯的功能配置。 第四步，確定電梯載重量 對(duì)

介紹了支持向量機(jī)回歸原理,建立了某高層建筑變形的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型,并采用網(wǎng)格搜索法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行選擇,保證模型的泛化能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,支持向量機(jī)有更好的預(yù)測(cè)精度。

時(shí)間序列分析是動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)分析的重要方法,在多學(xué)科領(lǐng)域中得到廣泛的研究和運(yùn)用。研究時(shí)間序列分析在城市軌道交通自動(dòng)售檢票系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用方法,并結(jié)合某線路afc系統(tǒng)的歷史沉淀數(shù)據(jù),給出兩個(gè)完整的時(shí)間序列分析案例,其分析方法能夠?yàn)閍fc運(yùn)營(yíng)管理提供有效決策的手段。

隨著智能交通的發(fā)展,實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)交通分配成為當(dāng)前研究熱門(mén)問(wèn)題。短時(shí)交通流預(yù)測(cè)是實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)交通分配的關(guān)鍵技術(shù)之一,在當(dāng)今交通控制以及車(chē)輛導(dǎo)航中具有不可替代的地位。通過(guò)對(duì)交通流數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,得出交通系統(tǒng)具有耗散系統(tǒng)特性,并且存在混沌。在此基礎(chǔ)上,運(yùn)用混沌理論對(duì)交通流數(shù)據(jù)進(jìn)行相空間重構(gòu),并用多元局域預(yù)測(cè)法對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)測(cè)。通過(guò)分析預(yù)測(cè)數(shù)據(jù),得出基于混沌理論的短時(shí)交通流量預(yù)測(cè)在2～5min內(nèi)具有較高的預(yù)測(cè)精度。

為了提高城市短時(shí)交通流預(yù)測(cè)的精度,對(duì)城市的短時(shí)交通流數(shù)據(jù)進(jìn)行混沌時(shí)間序列分析,并對(duì)交通流時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行相空間重構(gòu)。通過(guò)對(duì)混沌時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法的研究,提出短時(shí)交通流加權(quán)一階局域多步預(yù)測(cè)方法。對(duì)實(shí)測(cè)短時(shí)交通流量預(yù)測(cè)結(jié)果,驗(yàn)證該多步預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)精度明顯高于一步預(yù)測(cè)模型。

將組合預(yù)測(cè)方法用于巖土工程位移時(shí)間序列預(yù)測(cè).結(jié)合實(shí)際觀測(cè)數(shù)據(jù),分別建立位移時(shí)間序列預(yù)測(cè)的gm(1,1)模型、verhulst模型和趨勢(shì)曲線模型.采用極小誤差法確定各單一模型的權(quán)重,建立組合預(yù)測(cè)模型.應(yīng)用表明,組合預(yù)測(cè)的精度高,為巖土工程位移預(yù)測(cè)提供了一種實(shí)用、可靠的方法.

時(shí)間序列分析是一種動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)處理方法,廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)處理中.變形監(jiān)測(cè)是一種延續(xù)性的數(shù)據(jù)收集過(guò)程,本文通過(guò)介紹時(shí)間序列分析方法,驗(yàn)證其在建筑物沉降監(jiān)測(cè)中的適用性.變形監(jiān)測(cè)的最終目的是為了預(yù)測(cè),保證工程的安全進(jìn)行.針對(duì)預(yù)測(cè)步長(zhǎng)越長(zhǎng)精度越低的問(wèn)題,進(jìn)一步地,在獲取新數(shù)據(jù)之后,利用原預(yù)測(cè)值進(jìn)行修正預(yù)測(cè),在盡量少的增加工作量的基礎(chǔ)上,充分利用新獲得數(shù)據(jù)較好的提高了預(yù)測(cè)精度.

簡(jiǎn)要介紹了時(shí)間序列分析的基本原理、方法及其模型的建立,通過(guò)路基沉降監(jiān)測(cè)實(shí)例對(duì)模型進(jìn)行了檢驗(yàn),并對(duì)路基沉降趨勢(shì)進(jìn)行了預(yù)報(bào)。預(yù)報(bào)值與實(shí)測(cè)值的比較結(jié)果表明:時(shí)間序列模型具有較高的擬合精度和預(yù)報(bào)的可靠度,可用于描述路基沉降變化規(guī)律。

針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于基坑變形預(yù)測(cè)存在結(jié)構(gòu)難確定、訓(xùn)練易陷入局部最優(yōu)及易過(guò)學(xué)習(xí)等問(wèn)題,構(gòu)造滾動(dòng)時(shí)間窗,以已有的實(shí)測(cè)時(shí)間序列為樣本,利用最小二乘支持向量機(jī)(ls-svm)建立基坑預(yù)測(cè)模型,應(yīng)用網(wǎng)格搜索算法優(yōu)化模型參數(shù),連續(xù)滾動(dòng)地多步預(yù)測(cè)基坑變形。實(shí)例結(jié)果表明,該模型預(yù)測(cè)效果優(yōu)于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),具有所需數(shù)據(jù)少、推廣能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。

以工程量清單計(jì)價(jià)模式為基礎(chǔ),提出時(shí)間序列預(yù)測(cè)工程造價(jià)方法。在分析介紹時(shí)間序列檢驗(yàn)、建模和預(yù)測(cè)原理的基礎(chǔ)上,以鋼材價(jià)格為對(duì)象進(jìn)行時(shí)間序列分析。提取鋼材價(jià)格趨勢(shì)項(xiàng),對(duì)價(jià)格殘差項(xiàng)進(jìn)行時(shí)間序列建模,獲得鋼材價(jià)格模型。對(duì)鋼材價(jià)格進(jìn)行預(yù)測(cè)分析,獲得了2011年第一季度鋼材價(jià)格,與實(shí)際價(jià)格對(duì)比分析發(fā)現(xiàn)預(yù)測(cè)價(jià)格誤差在5%以?xún)?nèi),預(yù)測(cè)值可以用于建筑工程造價(jià)預(yù)測(cè)中。以工程量清單計(jì)價(jià)模式為基礎(chǔ)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法,在建筑工程造價(jià)中可以得到廣泛應(yīng)用。

針對(duì)電梯群控調(diào)度中的交通流模式識(shí)別問(wèn)題,提出了一種基于多值分類(lèi)支持向量機(jī)的電梯交通流模式識(shí)別方法.文中介紹了電梯交通流模式識(shí)別的設(shè)計(jì)流程,并建立了相應(yīng)的電梯交通流模式識(shí)別器.結(jié)果表明,基于支持向量機(jī)的交通流模式識(shí)別方法能夠較準(zhǔn)確地辨識(shí)出各種交通流模式.通過(guò)對(duì)比試驗(yàn),證明了該算法的識(shí)別準(zhǔn)確率優(yōu)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,體現(xiàn)出較好的泛化能力,具有一定的實(shí)用價(jià)值.

針對(duì)交通事故發(fā)生的特點(diǎn),探討了灰色系統(tǒng)和時(shí)間序列模型在道路交通事故預(yù)測(cè)中的具體應(yīng)用,在介紹分析道路交通事故灰色性的基礎(chǔ)上,建立了基于灰色預(yù)測(cè)理論的交通事故預(yù)測(cè)模型,并用其分別對(duì)道路交通事故的死亡人數(shù)、交通事故量進(jìn)行了預(yù)測(cè),其結(jié)果是可信的.

工程造價(jià)管理關(guān)系著項(xiàng)目竣工收益,為了更好地控制項(xiàng)目收益額度,必須堅(jiān)持造價(jià)預(yù)測(cè)與管理一體化發(fā)展."時(shí)間序列"是建筑工程控制的新思想,按照工程規(guī)劃改革建設(shè)實(shí)施綜合控制,有助于提高造價(jià)控制水平.據(jù)此,本文對(duì)建筑工程造價(jià)管理展開(kāi)相關(guān)探討.

隨著我國(guó)社會(huì)主義現(xiàn)代化市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展.建筑業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的貢獻(xiàn)量在不斷提高.基于建筑業(yè)的重要發(fā)展地位,以及其所面臨的激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng),建筑業(yè)的主要工程項(xiàng)目即建筑工程有必要在建設(shè)的過(guò)程中基于時(shí)間序列對(duì)工程造價(jià)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析,以此提出積極的改進(jìn)措施對(duì)于提高具體建筑企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力有著非常重要的作用.

城市軌道交通系統(tǒng)以其運(yùn)量大、路權(quán)等級(jí)高等優(yōu)勢(shì)成為大中城市解決擁堵問(wèn)題的現(xiàn)代化發(fā)展標(biāo)志。城市軌道交通客流預(yù)測(cè)結(jié)果是其運(yùn)維管理以及資源預(yù)配的重要決策指標(biāo),客流的不確定性給交通決策管理造成巨大困惑。本文以重慶城市軌道交通運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)為分析基礎(chǔ),引入基于時(shí)間序列的arima-sv(stochasticvolatility)模型,針對(duì)客流不確定性機(jī)理進(jìn)行探索和可靠性評(píng)估,從而為客流精確預(yù)測(cè)提供理論模型和方法。

我國(guó)建筑業(yè)增加值時(shí)間序列的混沌預(yù)測(cè)